1.7->%d,-3.4->%d

`1.7 -> %d` 和 `-3.4 -> %d` 这两个表达式是在进行数值转换，并且准备用 `%d` 格式化字符串来输出。`%d` 是用于整数的格式说明符。当你尝试将浮点数 `1.7` 和 `-3.4` 转换成整数并使用 `%d` 输出时，它们会被向下取整到最接近的整数。

对于 `1.7 -> %d`，由于 `1.7` 小于 `2`，所以结果会是 `1`（因为整数部分是 `1`）。

对于 `-3.4 -> %d`，结果会是 `-3`，因为负数同样会按其绝对值的整数部分显示。

实际上，如果你在程序中执行这样的转换，可能会丢失小数部分，例如：

#include <stdio.h>
int main() {
    double num1 = 1.7;
    int int1 = static_cast<int>(num1);
    printf("%d\n", int1); // 输出：1

    double num2 = -3.4;
    int int2 = static_cast<int>(num2);
    printf("%d\n", int2); // 输出：-3

    return 0;
}

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基于AT89C52和DAC0808数字调压器汇编语言

以下是基于AT89C52和DAC0808数字调压器的汇编语言代码：

;AT89C52和DAC0808数字调压器汇编语言代码
;连接图：
;P1.0-P1.7 -> D0-D7 (DAC0808)
;P3.0-P3.2 -> A0-A2 (DAC0808)
;P3.4 -> /CS (DAC0808)
;P3.5 -> /WR (DAC0808)
;P3.6 -> /RD (DAC0808)

ORG 0H
MOV P3,#11100000B ;将P3.5和P3.6设置为输出，P3.0-P3.2设置为输入
MOV P1,#00000000B ;初始化D0-D7输出为0

LOOP:
  MOV A,P3 ;读取P3口状态
  ANL A,#00000111B ;屏蔽掉A3-A7
  CJNE A,#00000000B,LOOP ;如果A0-A2有输入，继续循环
  MOV A,P1 ;读取D0-D7输出状态
  MOV P3,#00010000B ;将/CS拉低，选中DAC0808
  ACALL DELAY ;等待一段时间
  MOV P1,A ;输出给DAC0808
  CLR P3.5 ;将/Wr拉低，写入数据
  ACALL DELAY ;等待一段时间
  SETB P3.5 ;将/Wr拉高，完成写入
  ACALL DELAY ;等待一段时间
  SETB P3.4 ;将/CS拉高，完成传输
  ACALL DELAY ;等待一段时间
  SJMP LOOP

DELAY:
  MOV R2,#200
  DEL1:
    NOP
    NOP
    DJNZ R2,DEL1
  RET

END

这段代码实现了一个简单的数字调压器，通过AT89C52控制DAC0808输出电压。其中，主循环读取P3口输入，如果A0-A2有输入，则继续循环；否则，将D0-D7输出给DAC0808，并按照时序要求操作控制信号完成传输。DELAY子程序用于延时一定时间，以满足DAC0808的时序要求。

test_D=np.array([ [4.6, 3.1, 1.5, 0.2], [5. , 3.6, 1.4, 0.2], [5.4, 3.9, 1.7, 0.4], [4.6, 3.4, 1.4, 0.3], [5. , 3.4, 1.5, 0.2], [4.4, 2.9, 1.4, 0.2], [4.9, 3.1, 1.5, 0.1], [5.4, 3.7, 1.5, 0.2], [4.8, 3.4, 1.6, 0.2] ])#测试求每簇均值的函数：count_clusters_means(clusters) '''结果： means=array([ [4.7 , 3.2 , 1.46666667, 0.2 ], [5.12 , 3.6 , 1.54 , 0.24 ], [4.4 , 2.9 , 1.4 , 0.2 ] ]) ''' clusters_indice=[[0, 3, 6], [1, 2, 4, 7, 8], [5]] means= count_clusters_means(clusters_indice, test_D) means 计算每簇均值 def count_clusters_means(clusters_indice, D): return np.array(means)

根据您提供的信息，函数count_clusters_means的实现似乎有误。函数应该遍历每个簇的索引列表，然后从数据集D中提取相应的数据点，计算它们的均值，最后将所有簇的均值存储在一个二维数组中并返回。以下是修正后的函数实现：

def count_clusters_means(clusters_indice, D):
    means = []
    for cluster in clusters_indice:
        points = D[cluster]
        means.append(np.mean(points, axis=0))
    return np.array(means)

这个函数将返回一个形状为(3,4)的数组，其中每个元素代表一个簇的均值。您可以使用如下代码来测试该函数的输出结果：

test_D=np.array([
                [4.6, 3.1, 1.5, 0.2],
                [5. , 3.6, 1.4, 0.2],
                [5.4, 3.9, 1.7, 0.4],
                [4.6, 3.4, 1.4, 0.3],
                [5. , 3.4, 1.5, 0.2],
                [4.4, 2.9, 1.4, 0.2],
                [4.9, 3.1, 1.5, 0.1],
                [5.4, 3.7, 1.5, 0.2],
                [4.8, 3.4, 1.6, 0.2]
         ])

clusters_indice = [[0, 3, 6], [1, 2, 4, 7, 8], [5]]
means = count_clusters_means(clusters_indice, test_D)
print(means)

该代码将输出一个形状为(3,4)的数组，其中包含了三个簇的均值。